将底图转换为Cartopy，是否存在等效功能，例如底图的shiftgrid（）？

Question

我正在将使用matplotlib工具箱底图的应用程序转换为使用Cartopy，以准备从Python 2过渡到Python 3。我在Cartopy中为底图的'addcyclic（）'和'maskoceans（）'找到了类似的功能，但是，对于底图的shiftgrid（）函数，我在numpy或Cartopy中都找不到类似的东西。

这是使用底图的代码：'''

    import matplotlib.pyplot as plt
    from mpl_toolkits.basemap import Basemap
    import cartopy
    import cartopy.crs as ccrs
    import cartopy.feature as cfeature
    import numpy as np
    from mpl_toolkits.basemap import shiftgrid

    bmap = Basemap(projection='ortho', lat_0=0, lon_0=0)
    lons = np.arange(30, 410, 30)
    lons[1] = 70
    lats = np.arange(0, 100, 10)

    data = np.indices((lats.shape[0], lons.shape[0]))
    data = data[0] + data[1]

    data, lons = shiftgrid(180., data, lons, start=False)

    llons, llats = np.meshgrid(lons, lats)
    x, y = bmap(llons, llats)
    bmap.contourf(x, y, data)
    bmap.drawcoastlines()

'''

初始数据：数据'''

    [[ 0  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11 12]
     [ 1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11 12 13]
     [ 2  3  4  5  6  7  8  9 10 11 12 13 14]
     [ 3  4  5  6  7  8  9 10 11 12 13 14 15]
     [ 4  5  6  7  8  9 10 11 12 13 14 15 16]
     [ 5  6  7  8  9 10 11 12 13 14 15 16 17]
     [ 6  7  8  9 10 11 12 13 14 15 16 17 18]
     [ 7  8  9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19]
     [ 8  9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20]
     [ 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21]]

     lons

     [ 30  70  90 120 150 180 210 240 270 300 330 360 390]

     After the 'data, lons = shiftgrid(180., data, lons, start=False)':
     data

     [[ 5  6  7  8  9 10 11 12  1  2  3  4  5]
      [ 6  7  8  9 10 11 12 13  2  3  4  5  6]
      [ 7  8  9 10 11 12 13 14  3  4  5  6  7]
      [ 8  9 10 11 12 13 14 15  4  5  6  7  8]
      [ 9 10 11 12 13 14 15 16  5  6  7  8  9]
      [10 11 12 13 14 15 16 17  6  7  8  9 10]
      [11 12 13 14 15 16 17 18  7  8  9 10 11]
      [12 13 14 15 16 17 18 19  8  9 10 11 12]
      [13 14 15 16 17 18 19 20  9 10 11 12 13]
      [14 15 16 17 18 19 20 21 10 11 12 13 14]]

      lons

      [-180 -150 -120  -90  -60  -30    0   30   70   90  120  150  180]

'''我尝试了以下cartopy代码来重新创建底图shiftgrid所做的事情。这是Cartopy代码，在我一次尝试时，某些内容已被注释掉：'''

    DATA_CRS = ccrs.PlateCarree()
    lons = np.arange(30, 410, 30)
    lons[1] = 70
    lats = np.arange(0, 100, 10)

    data = np.indices((lats.shape[0], lons.shape[0]))
    data = data[0] + data[1]
    # data2 = np.roll(data, -5)
    # lons2 = np.mod(lons2 - 180.0, 360.0) - 180.0
    cm_lon = 0
    #llons, llats = np.meshgrid(lons2, lats)
    llons, llats = np.meshgrid(lons, lats)
    PROJECTION = ccrs.Orthographic(central_longitude=cm_lon)
    fig1 = plt.figure(num=1, figsize=(11, 8.5), dpi=150)
    ax = plt.axes(projection=PROJECTION)
    ax.add_feature(cfeature.COASTLINE, linewidths=0.7)
    ax.add_feature(cfeature.BORDERS, edgecolor='black', linewidths=0.7)
    ax.contourf(llons, llats, data, transform=ccrs.PlateCarree())

'''

数据和经度与原始数据相同，我只是在投影中使用了'central_longitude'。底图图像显示了整个地球，而Cartopy图像仅从赤道向上显示。数据的颜色看起来非常相似，除了最右边是，所以我担心Cartopy中的数据映射与底图中的映射不同。

所以，问题是...是否有与底图的shiftgrid（）等效的东西，或者我需要找出类似于底图的shiftgrid（）的东西还是仅在投影中使用'central_longitude'？我似乎无法粘贴.png文件。任何帮助都非常感谢。我在网上搜索了等效的功能，但没有找到用于shiftgrid（）的功能。谢谢。